pyspark中 如何检查df中是否含有空值

在PySpark中，你可以使用`na`属性以及其中的`count()`函数来检查DataFrame（df）中是否有空值。`na`属性提供了一系列关于缺失值（nulls）的操作，包括计算它们的数量。下面是一个示例：

# 假设 df 是一个 DataFrame
null_counts = df.select([F.col(column_name).cast("boolean").alias(column_name + "_has_null") \
                        for column_name in df.columns]).na().sum()

# null_counts 现在是一个包含每个列名和对应列中空值数的DataFrame
for column_name, count in zip(df.columns, null_counts):
    if count != 0:
        print(f"Column '{column_name}' contains {count} null values.")

这段代码会遍历DataFrame的所有列，对于每一列，它创建一个新的布尔列，表示原始列是否有空值。接着，它计算所有这些新列中有多少值为True（即有空值）。如果有列的空值数量不为零，那么就表明该列存在空值。

相关问题

pyspark中 如何检查df中是否含有空值 并收集这些空值的信息

在PySpark中，你可以使用`pandas_udf`和`F`函数来创建一个用户定义函数（UDF），用于检查DataFrame（df）中的每个元素是否为空（通常我们关注的是None、NaN或NULL）。然后，可以结合`filter`, `collect_list`等函数来收集所有空值的信息。下面是一个示例：

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, F
import pyspark.sql.types as st

# 创建一个检查空值的函数
@pandas_udf(st.BooleanType())
def has_null(col):
    return col.isna()

# 应用这个函数到DataFrame上
is_null_df = df.withColumn("has_null", has_null(df.your_column))  # 将has_null列添加到df

# 筛选出包含空值的行
empty_rows = is_null_df.filter(F.col("has_null")).collect()  # 收集这些行

# 对空值计数并收集
null_count = is_null_df.groupBy("has_null").count().withColumnRenamed("count", "null_count").first()["null_count"]

# 或者，如果你想要直接获取哪些列有空值
column_with_nulls = is_null_df.select([F.when(has_null(c), c).otherwise('') for c in df.columns]).distinct().collect()

在这个例子中，`column_with_nulls`将包含一个列表，其中包含原始DataFrame中有空值的列名，而`empty_rows`将是一个包含空值行的数据结构。

pyspark中join如何使用

在Pyspark中，join是用来将两个数据集合并在一起的操作。它可以有多种类型，包括inner join、 left join、right join、full outer join等等。下面是一个示例代码：

# 创建两个数据集
df1 = spark.createDataFrame([(1, "John"), (2, "Jane"), (3, "Jim")], ["id", "name"])
df2 = spark.createDataFrame([(1, "Physics"), (2, "Math"), (4, "Chemistry")], ["id", "subject"])

# 使用join操作
join_df = df1.join(df2, "id", "left_outer")

# 展示合并结果
join_df.show()

在这个示例中，我们使用了左外连接(left_outer)将两个数据集按照"id"列进行合并。结果如下：

+---+----+--------+
| id|name| subject|
+---+----+--------+
|  1|John| Physics|
|  2|Jane|    Math|
|  3| Jim|    null|
+---+----+--------+

其中，id为3的记录由于在df2中没有匹配项，所以仅有name字段有值，subject字段为空值。